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http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/3
2024-03-29T00:17:00ZDetecção de formação de gaiolas no Alto-forno 2.
http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6706
Título: Detecção de formação de gaiolas no Alto-forno 2.
Autor(es): Vieira, Matheus Augusto Santos; Castro, Douglas Vinícius Ferreira de; Rodrigues, Davidson Estole
Resumo: Redes neurais são modelos computacionais inspirados no funcionamento do cérebro humano. Compostas por unidades chamadas neurônios artificiais, essas redes são capazes de aprender padrões e realizar tarefas complexas, como reconhecimento de padrões, classificação e previsão. Esse trabalho tem como objetivo criar uma ferramenta capaz de detectar a formação de gaiolas no Alto-forno 2 da Aperam através da identificação e compreensão das principais variáveis do processo e definição da técnica mais eficaz para lidar com elas. Nos altos-fornos, que são reatores responsáveis pela produção do ferro gusa, problemas como entupimentos, obstruções e reduções da velocidade de descida de carga podem ter impactos significativos na eficiência operacional e na produção de ferro gusa. Manter o alto forno em operação contínua e minimizar interrupções
é crucial para o processo metalúrgico. Através da utilização da Rede Neural Convolucional (CNN) capaz de realizar o reconhecimento de padrões auxiliando na resolução de problemas sistêmicos do processo foi possível construir um modelo que retira a subjetividade operacional da detecção das gaiolas na produção de gusa. Assim, para o objetivo de criação de um modelo capaz de detectar a formação das gaiolas, através da utilização do modelo de CNN, foi obtido uma acurácia de aproximadamente 90%, suficiente para o problema tratado.2024-01-01T00:00:00ZEstudo de falhas no sistema de filtragem de óleo refrigerante de um laminador de tiras a frio utilizando a regressão logística como ferramenta de auxílio à decisão.
http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6695
Título: Estudo de falhas no sistema de filtragem de óleo refrigerante de um laminador de tiras a frio utilizando a regressão logística como ferramenta de auxílio à decisão.
Autor(es): Lopes, Hylston Silva; Vasconcelos, Bruno Rangel Araujo; Gonçalves, Gustavo Almeida de Souza
Resumo: O processo de laminação a frio em siderúrgicas envolve o uso de óleo como agente de resfriamento, que pode ser contaminado com o tempo. A filtragem regular do óleo é essencial para manter a eficiência e a longevidade do processo de laminação. Este estudo tem como objetivo desenvolver um modelo de regressão logística para prever a probabilidade de falha do sistema de filtragem de óleo de uma usina de laminação a frio de aço inoxidável. O estudo começa com uma descrição detalhada do sistema de filtragem de óleo, seus componentes e os fatores que podem contribuir para sua falha. Em seguida, o estudo coleta dados históricos sobre o sistema de filtragem, incluindo variáveis como queda de pressão, taxa de fluxo, temperatura e registros de manutenção. O estudo aplica a análise de regressão logística aos dados coletados para identificar as variáveis significativas que podem prever a falha do filtro. O modelo de regressão logística é então treinado e validado, e seu desempenho é avaliado usando métricas como exatidão, precisão, recuperação e pontuação. Análogo a isso, são usadas análises exploratórias de dados, por meio de software estatístico para certificar a ferramenta aplicada. O estudo conclui que o modelo de regressão logística pode prever a falha do filtro com 72,73% de precisão e acurácia de 87,16% e pode ser usado como uma ferramenta de apoio à decisão para a operação e manutenção do equipamento.2024-01-01T00:00:00ZBarreiras de acesso ao aborto legal no Brasil.
http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6671
Título: Barreiras de acesso ao aborto legal no Brasil.
Autor(es): Marinho, Letícia Silveira
Resumo: O Brasil possui uma das leis mais restritivas em relação ao aborto legal no mundo, permitindo-o apenas em casos de gestação decorrente de estupro, risco de vida para a mãe e casos de feto com anencefalia. No entanto, mesmo em situações legalmente previstas, existem barreiras significativas que podem dificultar ou impedir o acesso a esse procedimento, essencial para a garantia dos direitos reprodutivos das mulheres. Este estudo tem como propósito analisar e descrever os desafios enfrentados para acessar o aborto, investigando como essas barreiras se manifestam na prática, atraves de uma revisão de literatura. Além disso, busca-se examinar como esses desafios impactam as mulheres de maneira diferenciada, levando em consideração fatores como idade, raça, classe social e território. O estudo também visa compreender o papel da Atenção Primária à Saúde e do Médico de Família e Comunidade na expansão do acesso a esse direito reprodutivo e na garantia de um cuidado humanizado e emancipatório.2024-01-01T00:00:00ZPredição de lascas de aquecimento durante a fabricação de aços inoxidáveis duplex.
http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6658
Título: Predição de lascas de aquecimento durante a fabricação de aços inoxidáveis duplex.
Autor(es): Alcântara, Fabrício Luiz de; Faria, Géssica Seara; Dutra, Janeir Ribeiro; Cunha, Lucas Soares
Resumo: Os aços inoxidáveis duplex são utilizados em aplicações que necessitam de alta resistência à corrosão associada à elevada resistência mecânica. A fabricação da camada interior de tubos flexíveis, utilizados para extração de petróleo, é uma das principais aplicações deste aço, sendo submetidos à ambientes extremamente agressivos. Portanto problemas de qualidade, tanto internos quanto superficiais, no aço podem reduzir sua vida útil significativamente. Em função disso, esse trabalho propõe um estudo para predição de um dos principais defeitos que acomete os aços duplex, denominado lascas de aquecimento. Para realização do estudo, foram coletadas variáveis de produto e do processo de Aciaria dos aços Duplex. Em seguida, os dados foram tratados e explorados através de quatro algoritmos de aprendizagem de máquina distintos: Regressão logística, Random Forest, SVM e Gradient Boosting. Os métodos de Ensemble, Stacking Ensemble e Voting Classifier, foram aplicados nos modelos utilizados para melhorar a precisão das previsões. A métrica utilizada para avaliar se a adequação dos modelos se ajusta aos dados foi a acurácia, na qual o melhor desempenho foi obtido a partir do modelo Gradient Boosting. A análise SHAP foi aplicada para facilitar a interpretabilidade dos resultados e dessa forma foram elencadas a variáveis com maior influência na ocorrência do defeito lascas de aquecimento. Uma árvore de decisão foi construída para obtenção da receita a ser seguida de forma a atingir menores valores de ocorrência de lascas de aquecimento.2024-01-01T00:00:00Z